МОДЕЛІ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ ДЛЯ СЕНСОРНИХ ДАНИХ ПРОЦЕСУ БУРІННЯ НАФТОГАЗОВИХ СВЕРДЛОВИН В УМОВАХ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ

Анотація

Представлено питання дослідження та впровадження алгоритмічних моделей для ефективного виявлення аномалій у сенсорних даних, що стосуються процесу буріння нафтогазових свердловин. У зв'язку з постійним стрімким розвитком сучасних технологій та підвищенням вимог до безпеки та продуктивності у виробничих процесах нафтогазової промисловості, автор статті розглядає можливості використання передових методів аналізу даних, таких як машинне навчання та штучний інтелект. В статті розглядаються основні виклики, пов'язані з аналізом сенсорних даних у контексті буріння свердловин, та обговорюються потенційні підходи до їх вирішення. Зокрема, розглядаються алгоритми класифікації, кластеризації та аналізу часових рядів з метою виявлення незвичайних змін у важливих параметрах процесу буріння, таких як тиск у свердловині, температура на різних глибинах, швидкість обертання бурової колони та інші ключові показники. Подальший розвиток та застосування подібних алгоритмічних моделей може значно покращити процес моніторингу та управління бурінням, зменшити ризики аварій та сприяти більш ефективному реагуванню на потенційні загрози для персоналу та навколишнього середовища. В контексті цифрового родовища широко застосовуються різноманітні типи давачів для збору величезних обсягів даних під час процесу буріння нафтогазової свердловини. Ці дані передаються у різні системи, такі як системи спостереження, моніторингу та управління процесом буріння. У таких системах ці дані використовуються для прийняття рішень або прогнозування подій у реальному часі. Однак, точність цих рішень або прогнозів значно залежить від надійності даних, які надходять від давачів. Ефективність прийняття рішень і прогнозування динаміки процесу буріння сильно ускладнюється в контексті можливої невизначеності або помилковості цих даних. Виявленню аномалій у сенсорних даних приділяється значна увага, оскільки вони потребують фільтрації перед їх використанням. Для цього застосовується ряд алгоритмів для виявлення аномалій, проте лише деякі з них здатні враховувати невизначеності, пов'язані з сенсорними даними. Такі невизначеності можуть бути пов'язані з неповнотою, невідомістю, розмитістю, неточністю та неоднозначністю. У даній статті пропонується новий алгоритм виявлення аномалій сенсорних даних процесу буріння нафтогазових свердловин на основі правил з коефіцієнтами впевненості, а також розглядається механізм побудови інтелектуальних систем на основі правил з коефіцієнтами впевненості.